WTF는 Causal Machine Learning Engineering인가?

Source: Dev.to

Causal Machine Learning Engineering이란?

Causal Machine Learning Engineering은 원인과 결과 관계를 이해할 수 있는 머신러닝 모델을 구축하는 방법입니다. 기존 모델은 데이터에서 패턴을 찾는 데 뛰어나지만, 왜 그런 현상이 발생하는지 설명하지 못하는 경우가 많습니다. 인과 모델은 관찰된 패턴 뒤에 숨은 근본적인 이유를 밝혀 이 격차를 메우고자 합니다.

예시: 여름 축제에서 아이스크림 판매량 예측

• 전통적인 모델은 맑은 날이 판매량과 상관관계가 있음을 발견할 수 있습니다.
• 인과 모델은 햇빛이 사람들을 야외에 나가게 하고 배고픔을 유발해 판매량을 증가시킨다는 인과 관계를 인식합니다.

지금 왜 주목받고 있나요?

• 전통적인 ML의 한계: 패턴 탐지만으로는 많은 의사결정 상황에 충분하지 않습니다.
• 데이터의 풍부함: 데이터가 많아질수록 더 깊은 통찰을 끌어낼 수 있는 도구가 필요합니다.
• AI 책임성: 조직은 정확할 뿐만 아니라 공정하고 투명한 모델을 원합니다.

실제 활용 사례

• 헬스케어: 증상의 인과 요인을 파악해 보다 효과적인 치료법을 개발합니다.
• 금융: 주식 움직임을 예측하고 위험 요인을 정확히 짚어냅니다.
• 소셜 미디어: 콘텐츠 간 인과 관계를 이해해 허위 정보 확산을 줄입니다.

논란과 과대광고

• 과대광고 우려: 일부는 인과 방법이 아직 널리 적용하기엔 충분히 성숙하지 않았다고 주장합니다.
• 편향 및 불평등 위험: 잘못 정의된 인과 모델은 기존 편향이나 사회적 불평등을 강화할 수 있습니다.
• 회의론: 비평가들은 인과 ML이 기존 머신러닝을 넘어서는 근본적인 새로운 능력을 제공하는지 의문을 제기합니다.

결론

Causal Machine Learning Engineering은 마법 같은 해결책도 아니고 일시적인 유행도 아닙니다. 머신러닝과 의사결정 방식을 혁신할 잠재력을 제공하지만, 모델 타당성, 편향 완화, 실용적 구현 등 해결해야 할 과제도 함께 가지고 있습니다.

TL;DR

Causal Machine Learning Engineering은 원인과 결과를 이해하는 모델을 구축하여 전통적인 패턴 기반 접근법보다 깊은 통찰을 제공합니다. 데이터 증가와 투명하고 공정한 AI에 대한 요구 때문에 주목받고 있지만, 과대광고, 편향 문제, 성숙도 부족 등의 도전에 직면해 있습니다.